本文探讨了认知偏见对企业内战略决策和市场竞争力的普遍影响。认知偏见是与理性判断的系统偏差,严重影响了信息的感知和决策。这种偏见会扭曲战略计划和运营效率,从而导致次优的结果并降低市场竞争力。分析的重点是几种常见的认知偏见,包括自我服务的偏见,使个人责任偏差;基于初始信息影响财务预测和战略决策的锚定偏见;以及沉没的成本谬误,过去的投资不适当地影响了当前的决策,损害了替代方案,潜在的有利可图的途径。探索扩展到这些偏见如何误导市场分析和战略计划,尤其是在扩张和进入新市场时。通过全面的文献综述和定性分析,本文研究了商业环境中认知偏见的表现及其对市场竞争力的影响。认为,认识和减轻这些偏见对于旨在改善决策过程并保持动态市场中竞争优势的公司至关重要。讨论了缓解认知偏见的策略,包括培养一种批判性思维的文化,促进团队内的各种观点,以及通过制止和余额实施结构化的决策过程。认知偏见代表了与规范判断和理性决策的系统偏差。本文强调了战略规划中持续学习和适应性的必要性,以更加与市场现实保持一致并增强整体业务弹性。关键字:认知偏见,战略决策,市场竞争力,锚定偏见,沉没成本谬误,自我服务偏见,业务策略。引言本文深入研究了认知偏见对业务战略和市场竞争力的深刻影响。这些偏见塑造了个人如何看待和解释信息,通常会导致决定与客观理性不同的决定。因此,认知偏见会大大影响组织成果和在市场上的竞争定位。通过各种机制来表现出业务的认知偏见,每种机制都可能使理性的决策和战略计划脱轨。例如,自我服务的偏见使个人将成功归因于自己的努力和失败的外部因素。这些偏见会缩减客观评估和从商业活动中学习,可能阻碍组织的增长和适应(Bazerman&Moore,2009)。
2 | ⟨ ψ | [ A, B ] | ψ ⟩| 取决于初始状态,因此并不固定,以至于当 | ψ ⟩ 的某些选择时它会消失,这些选择不必是可观测量 A 和 B 的同时特征函数。此外,基于偏差的不确定性关系通常不能捕捉可观测量互补方面 [12] 的物理内容和信息内容的传播 [13]。用可观测量的熵来表示不确定性最早是由 Everett [17] 提出的。参考文献 [14] 对此进行了肯定的回答,即位置和动量可观测量的熵之和满足不等式。对于具有连续谱的可观测量,这种熵不确定关系分别在参考文献 [15, 16] 中得到证明和改进。当系统状态为高斯波包时,不等式的下界成立。熵不确定性关系在有限维希尔伯特空间中的可观测量的扩展最早在文献[11]中提出,后来在文献[18]中得到改进。我们希望
录制和播放视频?这个比喻很恰当,因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉:光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经,视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制:光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器(CCD 或 CMOS)上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知,但这种感知不会以数据的形式存储。
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术,为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器,并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量,并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理,该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量,当重量低于预设阈值时,系统会发出语音提示,通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境,并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面,该系统采用先进的人工智能驱动技术,进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称,从而无需进行视觉识别。此外,基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果,并提供实时语音反馈,从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合,打造出强大且用户友好的解决方案,提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距,使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词:无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
摘要:我们应用无偏贝叶斯推理分析方法分析了 CsPbBr 3 钙钛矿量子点的强度间歇性和荧光寿命。我们应用变点分析 (CPA) 和贝叶斯状态聚类算法来确定切换事件的时间以及以统计无偏方式发生切换的状态数,我们已对其进行了基准测试,以适用于高度多状态的发射器。我们得出结论,钙钛矿量子点显示出大量的灰色状态,其中亮度一般与衰减率成反比,证实了多个复合中心模型。我们利用 CPA 分区分析来检查老化和记忆效应。我们发现,量子点在跳转到暗状态之前往往会返回到亮状态,并且在选择暗状态时,它们往往会探索可用的整个状态集。■ 简介
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术,可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而,紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题,本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”,从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟,同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号,并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近,人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性,并借助训练序列。相比之下,我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题,即使接收器对任何数据速率和调制格式透明,并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解,但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而,越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献,包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此,迫切需要实施开源和标准化方法,以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案,旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色,然后进行光学切片荧光,使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解,但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而,越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献,包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此,迫切需要实施开源和标准化方法,以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案,旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色,然后进行光学切片荧光,使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态(例如大脑和行为)之间关联的强大多元方法。然而,当样本量类似于或小于数据中的变量数量时,标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合,即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题,但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题,并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面,包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据(n 均为 .500)。我们使用这些数据的低维和高维版本(即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内)来展示数据维数对模型的影响。最后,我们总结了本教程的关键课程。
可持续能源市场的迅猛增长正推动着各种规模、经济可行的储能技术的发展。[1] 采用资源丰富的 Na + 电荷载体取代最先进的锂离子电池中稀缺的 Li + (23 000 ppm vs 地壳中的 20 ppm) 有望降低制造成本,从而提高电化学储能设备的经济性。[2] 尽管如此,在 Li + 系统中常见的能量-功率权衡问题在 Na + 系统中变得更加严重,这源于 Na + 比 Li + 具有更大的离子尺寸(六重配位为 1.02 Å vs 0.76 Å)、更重的相对原子质量(23 vs 7)和更高的氧化还原电位(相对于标准氢电极为 -2.71 V vs -3.05 V)。 [3] 从这个意义上讲,合理地重构已建立的Li+存储电极材料以适应平稳的Na+容纳环境并同时实现快速充电和高容量行为至关重要。